[发明专利]用于设置致动器控制系统的至少一个参数的方法和装置以及致动器控制系统有效
申请号: | 201880062854.9 | 申请日: | 2018-08-10 |
公开(公告)号: | CN111433688B | 公开(公告)日: | 2023-08-25 |
发明(设计)人: | 巴斯蒂安·比朔夫;朱莉娅·维诺格拉德斯卡;简·彼得斯 | 申请(专利权)人: | 罗伯特·博世有限公司 |
主分类号: | G05B13/02 | 分类号: | G05B13/02;G05B13/04 |
代理公司: | 北京汇思诚业知识产权代理有限公司 11444 | 代理人: | 苏志莲;王刚 |
地址: | 德国斯*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 用于 设置 致动器 控制系统 至少 一个 参数 方法 装置 以及 | ||
1.一种用于自动设置致动器控制系统的至少一个参数的方法,所述致动器控制系统设计为将致动器的控制变量控制为可预定义目标变量,其中所述致动器控制系统设计为取决于所述至少一个参数、所述目标变量和所述控制变量来产生操纵变量,且设计为取决于所述操纵变量来致动所述致动器,
其中,取决于所述控制变量的平稳概率分布来确定所述至少一个参数的新值,且所述参数随后设置为这一新值;所述平稳概率分布为:在取决于参数的致动器控制系统的控制策略的使用期间,所述控制变量的概率分布朝向其收敛的概率分布;
其中,通过使用所述控制变量的可能值估算积分来确定所述控制变量的所述平稳概率分布,其中使用数字正交来进行所述估算;
其中,从根据初始概率分布随机确定的所述控制变量的初始值开始,取决于所述控制变量的确定时间演变来确定支撑点的密度,借助于模型和/或所述致动器控制系统来确定所述演变。
2.根据权利要求1所述的方法,其中取决于所述致动器的模型来确定所述平稳概率分布。
3.根据权利要求2所述的方法,其中取决于所述操纵变量和所得控制变量来调适所述模型,当使用所述致动器控制系统来控制所述致动器时,所述操纵变量供应到所述致动器,其中在调适所述模型后,取决于所述致动器的所述控制变量的所述平稳概率分布来重新确定所述至少一个参数的新值,其中取决于目前调适的模型来确定所述至少一个参数的所述新值的所述重新确定。
4.根据权利要求1所述的方法,其中从作为所述控制变量的初始值的目标值开始,还取决于所述控制变量的确定时间演变来确定所述支撑点的所述密度,借助于所述模型和/或所述致动器控制系统来确定所述确定时间演变。
5.根据权利要求1所述的方法,其中取决于变量来选择所述支撑点的密度,所述变量表征在所述控制变量的确定时间演变中的所述控制变量的至少一个值下的模型的平滑度。
6.根据权利要求5所述的方法,其中取决于最小值来选择区域中的支撑点的所述密度,其中所述最小值是所述变量的所述最小值,所述变量表征介于这一范围内的所述控制变量的所述值下的所述模型的平滑度。
7.根据权利要求1所述的方法,其中还可取决于区域中的所述支撑点的平均密度来选择所述区域中的所述支撑点的所述密度。
8.根据权利要求6所述的方法,其中如果支撑点的平均密度与所述最小值的商低于可预定义阈值,那么支撑点的所述密度增大。
9.根据权利要求1所述的方法,其中取决于矩阵的主要本征向量来确定所述数字正交的结果,所述主要本征向量通过以下得出:支撑权重的对角矩阵与转移矩阵的乘积,其中所述转移矩阵的分量各自表征所述控制变量从第一支撑点转移到第二支撑点的概率。
10.根据权利要求1所述的方法,其中取决于局部代价函数来选择长期代价函数,其中取决于高斯函数和/或多项式函数来选择所述局部代价函数,所述多项式函数取决于所述操纵变量与可预定义目标值之间的差。
11.根据权利要求1所述的方法,其中所述操纵变量通过限制函数受限于可预定义操纵变量范围内的值。
12.一种用于自动设置致动器控制系统的至少一个参数的学习系统,所述致动器控制系统设计为将致动器的控制变量控制为可预定义目标变量,其中所述学习系统设计为实行根据权利要求1所述的方法。
13.根据权利要求12所述的学习系统,其设计为实行根据权利要求9所述的方法,其中所述方法借助于GPU实行。
14.一种机器可读存储媒体,其上存储执行根据权利要求1所述的方法的计算机程序。
15.一种致动器控制系统,其设计为将致动器的控制变量控制为可预定义目标变量,所述致动器控制系统设计为取决于至少一个参数、所述目标变量和所述控制变量来产生操纵变量,且设计为取决于所述操纵变量来致动所述致动器,其中使用根据权利要求1所述的方法来设置所述至少一个参数。
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